---
title: "Estado del COVID-19 en Costa Rica (Por Leandro Rodríguez, David Aguilar y Luis Vega)"
output:
flexdashboard::flex_dashboard:
orientation: rows
social: menu
source_code: embed
vertical_layout: fill
---
```{r setup, include=FALSE}
#-------------------- Paquetes --------------------
library(flexdashboard)
library(plotly)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(sf)
library(leaflet)
library(dygraphs)
library(ggplot2)
library(leaflet.extras)
#-------------------- Colores ---------------------
color_positivos <- 'orange'
color_activos <- 'red'
color_recuperados <- 'lightgreen'
color_fallecidos <- 'purple'
color_nuevos_positivos <- 'yellow'
color_hospitalizados <- 'lightblue'
color_salon <- 'lightblue'
color_uci <- 'lightblue'
#--------------------- Íconos ---------------------
icono_positivos <- 'fa-certificate'
icono_activos <- 'fa-exclamation-triangle'
icono_recuperados <- 'fa-check-square-o'
icono_fallecidos <- 'fa-minus'
icono_nuevos_positivos <- 'fa-medkit'
icono_hospitalizados <- 'fa-hospital-o'
icono_salon <- 'fa-heartbeat'
icono_uci <- 'fa-bed'
#--------------- Otros parámetros -----------------
# Separador para lectura de datos CSV
caracter_separador <- ','
#--------------- Archivos de datos ----------------
archivo_general_pais <- 'https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/covid19/ms/07_02_CSV_GENERAL.csv'
archivo_positivos_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/covid19/ms/07_02_CSV_POSITIVOS.csv'
archivo_activos_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/covid19/ms/07_02_CSV_ACTIVOS.csv'
archivo_recuperados_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/covid19/ms/07_02_CSV_RECUP.csv'
archivo_fallecidos_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/covid19/ms/07_02_CSV_FALLECIDOS.csv'
#---------------------- Datos ---------------------
# Data frame de datos generales por país
df_general_pais <- read.csv(archivo_general_pais, sep = caracter_separador)
df_general_pais$FECHA <- as.Date(df_general_pais$FECHA, "%d/%m/%Y")
# Data frame de datos generales por país en la última fecha
df_general_pais_ultima_fecha <-
df_general_pais %>%
filter(FECHA == max(FECHA, na.rm = TRUE))
# Data frame de casos positivos por cantón
df_positivos_cantones_ancho <- read.csv(archivo_positivos_cantones, sep = caracter_separador)
df_positivos_cantones <-
df_positivos_cantones_ancho %>%
pivot_longer(cols = c(-cod_provin, -provincia, -cod_canton, -canton), names_to = "fecha", values_to = "positivos")
df_positivos_cantones$fecha <- as.Date(df_positivos_cantones$fecha, "X%d.%m.%Y")
# Data frame de casos positivos por cantón en la última fecha
df_positivos_cantones_ultima_fecha <-
df_positivos_cantones %>%
filter(fecha == max(fecha, na.rm = TRUE)) %>%
select(cod_canton, positivos)
# Objeto sf de cantones
# Carga desde el servicio WFS del SNIT
# url_base_wfs_ign_5mil <- "http://geos.snitcr.go.cr/be/IGN_5/wfs?"
# solicitud_wfs_ign_5mil_cantones <- "request=GetFeature&service=WFS&version=2.0.0&typeName=IGN_5:limitecantonal_5k&outputFormat=application/json"
# sf_cantones <-
# st_read(paste0(url_base_wfs_ign_5mil, solicitud_wfs_ign_5mil_cantones)) %>%
# st_simplify(dTolerance = 1000) %>%
# st_transform(4326)
# Carga desde un archivo GeoJSON simplificado
sf_cantones <- st_read('https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/delimitacion-territorial-administrativa/cr/ign/cr_limite_cantonal_ign_wgs84.geojson')
# Objeto sf de casos positivos en cantones en la última fecha
sf_positivos_cantones_ultima_fecha <-
left_join(sf_cantones, df_positivos_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
arrange(desc(positivos))
# Data frame de casos activos por cantón
df_activos_cantones_ancho <- read.csv(archivo_activos_cantones, sep = caracter_separador)
df_activos_cantones <-
df_activos_cantones_ancho %>%
pivot_longer(cols = c(-cod_provin, -provincia, -cod_canton, -canton), names_to = "fecha", values_to = "activos")
df_activos_cantones$fecha <- as.Date(df_activos_cantones$fecha, "X%d.%m.%Y")
# Data frame de casos activos por cantón en la última fecha
df_activos_cantones_ultima_fecha <-
df_activos_cantones %>%
filter(fecha == max(fecha, na.rm = TRUE)) %>%
select(cod_canton, activos)
# Objeto sf de casos activos en cantones en la última fecha
sf_activos_cantones_ultima_fecha <-
left_join(sf_cantones, df_activos_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
arrange(desc(activos))
# Data frame de casos recuperados por cantón
df_recuperados_cantones_ancho <- read.csv(archivo_recuperados_cantones, sep = caracter_separador)
df_recuperados_cantones <-
df_recuperados_cantones_ancho %>%
pivot_longer(cols = c(-cod_provin, -provincia, -cod_canton, -canton), names_to = "fecha", values_to = "recuperados")
df_recuperados_cantones$fecha <- as.Date(df_recuperados_cantones$fecha, "X%d.%m.%Y")
# Data frame de casos recuperados por cantón en la última fecha
df_recuperados_cantones_ultima_fecha <-
df_recuperados_cantones %>%
filter(fecha == max(fecha, na.rm = TRUE)) %>%
select(cod_canton, recuperados)
# Objeto sf de casos recuperados en cantones en la última fecha
sf_recuperados_cantones_ultima_fecha <-
left_join(sf_cantones, df_recuperados_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
arrange(desc(recuperados))
# Data frame de casos fallecidos por cantón
df_fallecidos_cantones_ancho <- read.csv(archivo_fallecidos_cantones, sep = caracter_separador)
df_fallecidos_cantones <-
df_fallecidos_cantones_ancho %>%
pivot_longer(cols = c(-cod_provin, -provincia, -cod_canton, -canton), names_to = "fecha", values_to = "fallecidos")
df_fallecidos_cantones$fecha <- as.Date(df_fallecidos_cantones$fecha, "X%d.%m.%Y")
# Data frame de casos fallecidos por cantón en la última fecha
df_fallecidos_cantones_ultima_fecha <-
df_fallecidos_cantones %>%
filter(fecha == max(fecha, na.rm = TRUE)) %>%
select(cod_canton, fallecidos)
# Objeto sf de casos fallecidos en cantones en la última fecha
sf_fallecidos_cantones_ultima_fecha <-
left_join(sf_cantones, df_fallecidos_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
arrange(desc(fallecidos))
df_general_cantones_ultima_fecha <- left_join(df_activos_cantones_ultima_fecha,df_positivos_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton'))
df_general_cantones_ultima_fechas <- left_join(df_recuperados_cantones_ultima_fecha,df_fallecidos_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton'))
df_general_cantones <- left_join(df_general_cantones_ultima_fecha, df_general_cantones_ultima_fechas)
sf_general_cantones <- left_join(sf_cantones, df_general_cantones, by = c('cod_canton'))
# CÓDIGO PARA LA SECCIÓN OPCIONAL DE LA TAREA PROGRAMADA
# Archivo CSV que proviene de la hoja con datos de distritos del archivo Excel con datos generales
archivo_general_distritos <- 'https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/covid19/ms/07_02_CSV_GENERAL_DISTRITOS.csv'
# Carga del archivo CSV en un data frame
df_general_distritos_sucio <- read.csv(archivo_general_distritos)
# Eliminación de filas y columnas que corresponden a encabezados, totales, etc.
df_general_distritos_ultima_fecha <- df_general_distritos_sucio[-c(1:5), -c(1, 3, 10, 11)]
# Cambio de nombre de las columnas
df_general_distritos_ultima_fecha <-
df_general_distritos_ultima_fecha %>%
rename(provincia = X.1,
canton = X.3,
distrito = X.4,
positivos = X.5,
recuperados = X.6,
fallecidos = X.7,
activos = X.8
) %>%
mutate_all(funs(sub("^\\s*$", NA, .))) %>% # Se llenan con NA las celdas con espacios vacíos
mutate(distrito = if_else(distrito == "El Carmen", "Carmen", distrito)) %>%
mutate(distrito = if_else(distrito == "Valle de La Estrella", "Valle La Estrella", distrito)) %>%
mutate(distrito = if_else(distrito == "La Amistad", "La Amistad", distrito)) %>%
fill(c(1,2)) # Se rellenan "hacia abajo" las columnas de provincia y cantón con valor NA
# Borrado de las filas con valor de NA o de "Sin información de distrito" en la columna de distrito
df_general_distritos_ultima_fecha <- df_general_distritos_ultima_fecha[!is.na(df_general_distritos_ultima_fecha$distrito), ]
df_general_distritos_ultima_fecha <- df_general_distritos_ultima_fecha[df_general_distritos_ultima_fecha$distrito != 'Sin información de distrito', ]
# Conversión a integer de los tipos de datos de las columnas con cifras
df_general_distritos_ultima_fecha$positivos <- as.integer(df_general_distritos_ultima_fecha$positivos)
df_general_distritos_ultima_fecha$recuperados <- as.integer(df_general_distritos_ultima_fecha$recuperados)
df_general_distritos_ultima_fecha$fallecidos <- as.integer(df_general_distritos_ultima_fecha$fallecidos)
df_general_distritos_ultima_fecha$activos <- as.integer(df_general_distritos_ultima_fecha$activos)
# Objeto sf de distritos
sf_distritos <- st_read('https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/delimitacion-territorial-administrativa/cr/ign/cr_limite_distrital_ign_wgs84.geojson')
# Objeto sf de casos positivos en distritos en la última fecha
sf_general_distritos_ultima_fecha <-
left_join(sf_distritos, df_general_distritos_ultima_fecha, by = c('provincia', 'canton', 'distrito'))
sf_distritos <- st_read('https://raw.githubusercontent.com/geoprocesamiento-2020i/datos/master/delimitacion-territorial-administrativa/cr/ign/cr_limite_distrital_ign_wgs84.geojson')
centroidesdistritos <- st_centroid(sf_distritos)
sf_centroidesdistritos_ultima_fecha <-
left_join( centroidesdistritos, df_general_distritos_ultima_fecha, centroidesdistritos, by = c('distrito')) %>%
arrange(desc(activos))
```
Resumen
=======================================================================
Row {data-height=10}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos realizada el `r df_general_pais_ultima_fecha$FECHA` con base en los [datos publicados por el Ministerio de Salud de Costa Rica](http://geovision.uned.ac.cr/oges/)**.
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Casos positivos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$positivos, big.mark = ","), "(+", ( df_general_pais_ultima_fecha$nue_posi), ")",
sep = " "),
caption = "Total de casos positivos",
icon = icono_positivos,
color = color_positivos
)
```
### Casos activos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$activos, big.mark = ","), "(+", ( df_general_pais_ultima_fecha$nue_posi), ")", "(",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$activos / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1),
"%)", sep = ""),
caption = "Total de casos activos",
icon = icono_activos,
color = color_activos
)
```
### Casos recuperados {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$RECUPERADOS, big.mark = ","), "(+", ( df_general_pais_ultima_fecha$NUE_RECUP), ")", " (",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$RECUPERADOS / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1),
"%)", sep = ""),
caption = "Total de casos recuperados",
icon = icono_recuperados,
color = color_recuperados
)
```
### Casos fallecidos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$fallecidos, big.mark = ",") , "(+", ( df_general_pais_ultima_fecha$nue_falleci), ")", " (",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$fallecidos / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1),
"%)", sep = ""),
caption = "Total de casos fallecidos",
icon = icono_fallecidos,
color = color_fallecidos
)
```
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Hospitalizados {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$hospital, big.mark = ","), "(+", ( df_general_pais_ultima_fecha$nue_hospi), ")", sep = " "),
caption = "Total de hospitalizados",
icon = icono_hospitalizados,
color = color_hospitalizados
)
```
### En salón {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$salon, big.mark = ","), "(+", ( df_general_pais_ultima_fecha$nue_salon), ")", " (",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$salon / df_general_pais_ultima_fecha$hospital, 1),
"%)", sep = ""),
caption = "Hospitalizados en salón",
icon = icono_salon,
color = color_salon
)
```
### En UCI {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$UCI, big.mark = ","), " (",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$UCI / df_general_pais_ultima_fecha$hospital, 1),
"%)", sep = ""),
caption = "Hospitalizados en UCI",
icon = icono_uci,
color = color_uci
)
```
Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------
### Gráfico de variación de las cantidades de casos en el tiempo
```{r}
plot_ly(data = df_general_pais,
x = ~ FECHA,
y = ~ positivos,
name = 'Positivos',
type = 'scatter',
mode = 'lines',
line = list(color = color_positivos)) %>%
add_trace(y = ~ activos,
name = 'Activos',
mode = 'lines',
line = list(color = color_activos)) %>%
add_trace(y = ~ RECUPERADOS,
name = 'Recuperados',
mode = 'lines',
line = list(color = color_recuperados)) %>%
add_trace(y = ~ fallecidos,
name = 'Fallecidos',
mode = 'lines',
line = list(color = color_fallecidos)) %>%
layout(title = "",
yaxis = list(title = "Cantidad de casos"),
xaxis = list(title = "Fecha"),
legend = list(x = 0.1, y = 0.9),
hovermode = "compare") %>%
config(locale = 'es')
```
### Tabla de cantidades de casos en cantones
```{r}
st_drop_geometry(sf_general_cantones) %>%
select(Provincia = provincia, Canton = canton, Positivos = positivos, Activos = activos, Recuperados = recuperados, Fallecidos = fallecidos) %>%
DT::datatable(rownames = FALSE,
options = list(searchHighlight = TRUE,
language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
)
)
```
Casos positivos
=======================================================================
Row {data-height=1}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos: `r df_general_pais_ultima_fecha$FECHA`**
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Casos positivos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$positivos, big.mark = ","), "(+", ( df_general_pais_ultima_fecha$nue_posi), ")" , sep = " "),
caption = "Total de casos positivos",
icon = icono_positivos,
color = color_positivos
)
```
### Casos de mujeres
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$muj_posi, big.mark = ","), "(",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$muj_posi / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1),
"%)"),
caption = "Total de casos positivos de mujeres",
icon = icono_positivos,
color = color_positivos
)
```
### Casos de hombres
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$hom_posi, big.mark = ","), "(",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$hom_posi / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1),
"%)"),
caption = "Total de casos positivos de hombres",
icon = icono_positivos,
color = color_positivos
)
```
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Casos de adultos
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$adul_posi, big.mark = ","), "(",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$adul_posi / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1),
"%)" ),
caption = "Total de casos positivos de adultos",
icon = icono_positivos,
color = color_positivos
)
```
### Casos de adultos mayores
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$am_posi, big.mark = ","), "(",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$am_posi / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1),
"%)"),
caption = "Total de casos positivos de adultos mayores",
icon = icono_positivos,
color = color_positivos
)
```
### Casos de menores
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$menor_posi, big.mark = ","), "(",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$menor_posi / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1),
"%)" ),
caption = "Total de casos positivos de menores",
icon = icono_positivos,
color = color_positivos
)
```
Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------
### Mapa de casos positivos en cantones
```{r}
paleta_orange <- colorBin(palette = "Oranges",
domain = sf_positivos_cantones_ultima_fecha$positivos,
bins = 10
)
leaflet_cantones <- leaflet(sf_positivos_cantones_ultima_fecha) %>%
fitBounds(lng1 = -86, lng2 = -82, lat1 = 8, lat2 = 11) %>%
addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.Mapnik, group = "OpenStreetMap") %>%
addPolygons(fillColor = ~paleta_orange(positivos), stroke=T, fillOpacity = 1,
color="black", weight=0.2, opacity= 0.5,
group = "Cantones",
popup = paste("Provincia: ", sf_positivos_cantones_ultima_fecha$provincia, "
",
"Cantón: ", sf_positivos_cantones_ultima_fecha$canton, "
",
"Positivos: ", sf_positivos_cantones_ultima_fecha$positivos
)
) %>%
addLegend("bottomright", pal = paleta_orange, values = ~positivos,
title = "Casos positivos",
opacity = 1
) %>%
addLayersControl(
baseGroups = c("OpenStreetMap"),
overlayGroups = c("Cantones"),
options = layersControlOptions(collapsed = TRUE)
) %>%
addMiniMap(
toggleDisplay = TRUE,
position = "bottomleft",
tiles = providers$OpenStreetMap.Mapnik
)
# Despliegue del mapa
leaflet_cantones
```
### Gráfico de cantones con mayor cantidad de casos positivos
```{r}
st_drop_geometry(sf_positivos_cantones_ultima_fecha) %>%
mutate(canton = factor(canton, levels = canton)) %>%
top_n(n = 10, wt = positivos) %>%
plot_ly(x = ~ canton,
y = ~ positivos,
type = "bar",
text = ~ positivos,
textposition = 'auto',
marker = list(color = color_positivos)
) %>%
layout(yaxis = list(title = "Cantidad de casos positivos"),
xaxis = list(title = "Cantones"),
margin = list(l = 10,
r = 10,
b = 10,
t = 10,
pad = 2
)
)
```
Casos activos
=======================================================================
Row {data-height=10}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos realizada el `r df_general_pais_ultima_fecha$FECHA` con base en los [datos publicados por el Ministerio de Salud de Costa Rica](http://geovision.uned.ac.cr/oges/)**.
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Casos activos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$activos, big.mark = ","), "(+", df_general_pais_ultima_fecha$nue_posi , ")" ),
caption = "Total de casos activos",
icon = icono_activos,
color = color_activos
)
```
### Casos de mujeres
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$muj_acti, big.mark = ","), "(",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$muj_acti / df_general_pais_ultima_fecha$activos, 1),
"%)" ),
caption = "Total de casos activos de mujeres",
icon = icono_activos,
color = color_activos
)
```
### Casos de hombres
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$hom_acti, big.mark = ","), "(",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$hom_acti / df_general_pais_ultima_fecha$activos, 1),
"%)" ),
caption = "Total de casos activos de hombres",
icon = icono_activos,
color = color_activos
)
```
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Casos de adultos
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$adul_acti, big.mark = ","), "(",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$adul_acti / df_general_pais_ultima_fecha$activos, 1),
"%)" ),
caption = "Total de casos activos de adultos",
icon = icono_activos,
color = color_activos
)
```
### Casos de adultos mayores
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$am_acti, big.mark = ","), "(",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$am_acti / df_general_pais_ultima_fecha$activos, 1),
"%)" ),
caption = "Total de casos activos de adultos mayores",
icon = icono_activos,
color = color_activos
)
```
### Casos de menores
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$menor_acti, big.mark = ","), "(",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$menor_acti / df_general_pais_ultima_fecha$activos, 1),
"%)" ),
caption = "Total de casos activos de menores",
icon = icono_activos,
color = color_activos
)
```
Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------
### Mapa de casos activos en cantones
```{r}
paleta_roja <- colorBin(palette = "Reds",
domain = sf_activos_cantones_ultima_fecha$activos,
bins = 10
)
leaflet_cantones1 <- leaflet(sf_activos_cantones_ultima_fecha) %>%
fitBounds(lng1 = -86, lng2 = -82, lat1 = 8, lat2 = 11) %>%
addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.Mapnik, group = "OpenStreetMap") %>%
addPolygons(fillColor = ~paleta_roja(activos), stroke=T, fillOpacity = 1,
color="black", weight=0.2, opacity= 0.5,
group = "Cantones",
popup = paste("Provincia: ", sf_activos_cantones_ultima_fecha$provincia, "
",
"Cantón: ", sf_activos_cantones_ultima_fecha$canton, "
",
"Positivos: ", sf_activos_cantones_ultima_fecha$activos
)
) %>%
addLegend("bottomright", pal = paleta_roja, values = ~activos,
title = "Casos activos",
opacity = 1
) %>%
addLayersControl(
baseGroups = c("OpenStreetMap"),
overlayGroups = c("Cantones"),
options = layersControlOptions(collapsed = TRUE)
) %>%
addMiniMap(
toggleDisplay = TRUE,
position = "bottomleft",
tiles = providers$OpenStreetMap.Mapnik
)
# Despliegue del mapa
leaflet_cantones1
```
### Gráfico de cantones con mayor cantidad de casos activos
```{r}
st_drop_geometry(sf_activos_cantones_ultima_fecha) %>%
mutate(canton = factor(canton, levels = canton)) %>%
top_n(n = 10, wt = activos) %>%
plot_ly(x = ~ canton,
y = ~ activos,
type = "bar",
text = ~ activos,
textposition = 'auto',
marker = list(color = color_activos)
) %>%
layout(yaxis = list(title = "Cantidad de casos activos"),
xaxis = list(title = "Cantones"),
margin = list(l = 10,
r = 10,
b = 10,
t = 10,
pad = 2
)
)
```
Casos recuperados
=======================================================================
Row {data-height=10}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos realizada el `r df_general_pais_ultima_fecha$FECHA` con base en los [datos publicados por el Ministerio de Salud de Costa Rica](http://geovision.uned.ac.cr/oges/)**.
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Casos recuperados {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$RECUPERADOS, big.mark = ","), "(+", ( df_general_pais_ultima_fecha$NUE_RECUP),
")"),
caption = "Total de casos recuperados",
icon = icono_recuperados,
color = color_recuperados
)
```
### Casos de mujeres
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$MUJ_RECUP, big.mark = ","), "(",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$MUJ_RECUP / df_general_pais_ultima_fecha$RECUPERADOS, 1),
"%)" ),
caption = "Total de casos recuperados de mujeres",
icon = icono_recuperados,
color = color_recuperados
)
```
### Casos de hombres
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$HOM_RECUP, big.mark = ","), "(",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$HOM_RECUP / df_general_pais_ultima_fecha$RECUPERADOS, 1),
"%)" ),
caption = "Total de casos recuperados de hombres",
icon = icono_recuperados,
color = color_recuperados
)
```
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Casos de adultos
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$ADUL_RECUP, big.mark = ","), "(",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$ADUL_RECUP / df_general_pais_ultima_fecha$RECUPERADOS, 1),
"%)" ),
caption = "Total de casos recuperados de adultos",
icon = icono_recuperados,
color = color_recuperados
)
```
### Casos de adultos mayores
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$AM_RECUP, big.mark = ","), "(",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$AM_RECUP / df_general_pais_ultima_fecha$RECUPERADOS, 1),
"%)" ),
caption = "Total de casos recuperados de adultos mayores",
icon = icono_recuperados,
color = color_recuperados
)
```
### Casos de menores
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$MENOR_RECUP, big.mark = ","), "(",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$MENOR_RECUP / df_general_pais_ultima_fecha$RECUPERADOS, 1),
"%)" ),
caption = "Total de casos recuperados de menores",
icon = icono_recuperados,
color = color_recuperados
)
```
Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------
### Mapa de casos recuperados en cantones
```{r}
paleta_verde <- colorBin(palette = "Greens",
domain = sf_recuperados_cantones_ultima_fecha$recuperados,
bins = 10
)
leaflet_cantones2 <- leaflet(sf_recuperados_cantones_ultima_fecha) %>%
fitBounds(lng1 = -86, lng2 = -82, lat1 = 8, lat2 = 11) %>%
addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.Mapnik, group = "OpenStreetMap") %>%
addPolygons(fillColor = ~paleta_verde(recuperados), stroke=T, fillOpacity = 1,
color="black", weight=0.2, opacity= 0.5,
group = "Cantones",
popup = paste("Provincia: ", sf_recuperados_cantones_ultima_fecha$provincia, "
",
"Cantón: ", sf_recuperados_cantones_ultima_fecha$canton, "
",
"Positivos: ", sf_recuperados_cantones_ultima_fecha$recuperados
)
) %>%
addLegend("bottomright", pal = paleta_verde, values = ~recuperados,
title = "Casos recuperados",
opacity = 1
) %>%
addLayersControl(
baseGroups = c("OpenStreetMap"),
overlayGroups = c("Cantones"),
options = layersControlOptions(collapsed = TRUE)
) %>%
addMiniMap(
toggleDisplay = TRUE,
position = "bottomleft",
tiles = providers$OpenStreetMap.Mapnik
)
# Despliegue del mapa
leaflet_cantones2
```
### Gráfico de cantones con mayor cantidad de casos recuperados
```{r}
st_drop_geometry(sf_recuperados_cantones_ultima_fecha) %>%
mutate(canton = factor(canton, levels = canton)) %>%
top_n(n = 10, wt = recuperados) %>%
plot_ly(x = ~ canton,
y = ~ recuperados,
type = "bar",
text = ~ recuperados,
textposition = 'auto',
marker = list(color = color_recuperados)
) %>%
layout(yaxis = list(title = "Cantidad de casos recuperados"),
xaxis = list(title = "Cantones"),
margin = list(l = 10,
r = 10,
b = 10,
t = 10,
pad = 2
)
)
```
Casos fallecidos
=======================================================================
Row {data-height=10}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos realizada el `r df_general_pais_ultima_fecha$FECHA` con base en los [datos publicados por el Ministerio de Salud de Costa Rica](http://geovision.uned.ac.cr/oges/)**.
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Casos fallecidos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$fallecidos, big.mark = ","),"(+", (df_general_pais_ultima_fecha$nue_falleci),
")" ),
caption = "Total de casos fallecidos",
icon = icono_fallecidos,
color = color_fallecidos
)
```
### Casos de mujeres
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$muj_fall, big.mark = ","), "(",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$muj_fall / df_general_pais_ultima_fecha$fallecidos, 1),
"%)" ),
caption = "Total de casos fallecidos de mujeres",
icon = icono_fallecidos,
color = color_fallecidos
)
```
### Casos de hombres
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$hom_fall, big.mark = ","), "(",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$hom_fall / df_general_pais_ultima_fecha$fallecidos, 1),
"%)" ),
caption = "Total de casos fallecidos de hombres",
icon = icono_fallecidos,
color = color_fallecidos
)
```
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Casos de adultos
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$adul_fall, big.mark = ","), "(",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$adul_fall / df_general_pais_ultima_fecha$fallecidos, 1),
"%)" ),
caption = "Total de casos fallecidos de adultos",
icon = icono_fallecidos,
color = color_fallecidos
)
```
### Casos de adultos mayores
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$am_fall, big.mark = ","), "(",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$am_fall / df_general_pais_ultima_fecha$fallecidos, 1),
"%)" ),
caption = "Total de casos fallecidos de adultos mayores",
icon = icono_fallecidos,
color = color_fallecidos
)
```
### Casos de menores
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$menor_fall, big.mark = ","),"(",
round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$menor_fall / df_general_pais_ultima_fecha$fallecidos, 1),
"%)" ),
caption = "Total de casos fallecidos de menores",
icon = icono_fallecidos,
color = color_fallecidos
)
```
Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------
### Mapa de casos fallecidos en cantones
```{r}
paleta_mor <- colorBin(palette = "Purples",
domain = sf_fallecidos_cantones_ultima_fecha$fallecidos,
bins = 10
)
leaflet_cantones3 <- leaflet(sf_fallecidos_cantones_ultima_fecha) %>%
fitBounds(lng1 = -86, lng2 = -82, lat1 = 8, lat2 = 11) %>%
addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.Mapnik, group = "OpenStreetMap") %>%
addPolygons(fillColor = ~paleta_mor(fallecidos), stroke=T, fillOpacity = 1,
color="black", weight=0.2, opacity= 0.5,
group = "Cantones",
popup = paste("Provincia: ", sf_fallecidos_cantones_ultima_fecha$provincia, "
",
"Cantón: ", sf_fallecidos_cantones_ultima_fecha$canton, "
",
"Positivos: ", sf_fallecidos_cantones_ultima_fecha$fallecidos
)
) %>%
addLegend("bottomright", pal = paleta_mor, values = ~fallecidos,
title = "Casos fallecidos",
opacity = 1
) %>%
addLayersControl(
baseGroups = c("OpenStreetMap"),
overlayGroups = c("Cantones"),
options = layersControlOptions(collapsed = TRUE)
) %>%
addMiniMap(
toggleDisplay = TRUE,
position = "bottomleft",
tiles = providers$OpenStreetMap.Mapnik
)
# Despliegue del mapa
leaflet_cantones3
```
### Gráfico de cantones con mayor cantidad de casos fallecidos
```{r}
st_drop_geometry(sf_fallecidos_cantones_ultima_fecha) %>%
mutate(canton = factor(canton, levels = canton)) %>%
top_n(n = 10, wt = fallecidos) %>%
plot_ly(x = ~ canton,
y = ~ fallecidos,
type = "bar",
text = ~ fallecidos,
textposition = 'auto',
marker = list(color = color_fallecidos)
) %>%
layout(yaxis = list(title = "Cantidad de casos fallecidos"),
xaxis = list(title = "Cantones"),
margin = list(l = 10,
r = 10,
b = 10,
t = 10,
pad = 2
)
)
```
Casos en distritos
=======================================================================
Row {data-height=10}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos realizada el `r df_general_pais_ultima_fecha$FECHA` con base en los [datos publicados por el Ministerio de Salud de Costa Rica](http://geovision.uned.ac.cr/oges/)**.
```{r}
leaflet() %>%
fitBounds(lng1 = -86, lng2 = -82, lat1 = 8, lat2 = 11) %>%
addProviderTiles(providers$CartoDB.DarkMatter, group = "CartoDB.Dark") %>%
addHeatmap(data = sf_centroidesdistritos_ultima_fecha,
intensity= sf_centroidesdistritos_ultima_fecha$activos,
radius = 15, blur =25, max = 70)%>%
addLayersControl(baseGroups = c("CartoDB.Dark"))%>%
addMiniMap(
toggleDisplay = TRUE,
position = "bottomright",
tiles = providers$penStreetMap.Mapnik
)
```